pandas boxplot，groupby 每个子图中的不同 ylim答案

【问题标题】：pandas boxplot, groupby different ylim in each subplotpandas boxplot，groupby 每个子图中的不同 ylim
【发布时间】：2016-09-18 01:39:09
【问题描述】：

我有一个数据框，我想将其绘制为：

>>> X = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (100, 3)))
>>> X['NCP'] = np.random.randint(0, 5, 100)
>>> X[X['NCP'] == 0] += 100
>>> X.groupby('NCP').boxplot()

结果是我想要的，但所有子图都有相同的 ylim。这使得无法正确地可视化结果。如何为每个子图设置不同的 ylim？

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib

【解决方案1】：

您要求的是为每个轴分别设置 y 轴。我相信应该是ax.set_ylim([a, b])。但每次我为每个轴运行它时，它都会为所有人更新。

因为我不知道如何直接回答你的问题，所以我提供了一个解决方法。

X = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (100, 3)))
X['NCP'] = np.random.randint(0, 5, 100)
X[X['NCP'] == 0] += 100

groups = X.groupby('NCP')

print groups.groups.keys()

# This gets a number of subplots equal to the number of groups in a single 
# column.  you can adjust this yourself if you need.
fig, axes = plt.subplots(len(groups.groups), 1, figsize=[10, 12])

# Loop through each group and plot boxplot to appropriate axis
for i, k in enumerate(groups.groups.keys()):
    group = groups.get_group(k)
    group.boxplot(ax=axes[i], return_type='axes')

subplots DOCUMENTATION

【讨论】：

它有效。我认为这是一个错误，因为我很确定我能够用我不工作的代码来做到这一点。